Kablosuz algılayıcı ağlarındaki hedef takibi için BSGA-II tabanlı sensör seçim şeması

Bu tezde, kablosuz algılayıcı ağında (KAA) hedef takip problemi ̈uzerinde çalışıyoruz. Hedef enerji yayar ve algılayıcılar bu enerjiyi ̈olçüp, ̈olçümlerini Tümleştirme Merkezi (TM)'ne gönderir. TM bu ̈olçümlere göre hedefin yerini tahmin eder. Bir KAA'nın kaynakları sınırlı olduğundan, bütün algılayıcıları kullanmak yerine, yalnızca en bilgilendirici algılayıcılardan ̈olçümler almak ̈onemlidir. Amacımız, Baskınlanmamış Sıralayan Genetik Algoritma-II(BSGA-II)'yi kullanarak, iki ayrı ve birbirileriyle ters orantılı görev fonksiyonları olan tahmin hatasını ve gönderim yapan algılayıcıların toplam sayısını her zaman adımında minimize etmek için bir algılayıcı seçme stratejisi bulmaktır. Litaratürde bulunmuş sonuçlardan farklı olarak, hedefimiz doğru değişkenleri kullanarak BSGA-II'den sonuçları daha hızlı ve hatasız alabilmektir. ̇Ilk olarak, giriş ̧popülasyonunu her zaman adımında rastgele oluşturmak yerine, ̈onceki zaman adımının sonucundaki çözümleri kullanarak şimdiki zaman adımındaki giriş ̧popülasyonunu oluşturuyoruz. ̇Ikinci olarak, BSGA-II'yi en iyi sonuçları içeren listeyi(Pareto- Optimal Front) elde etmek için gereğinden fazla nesille çalıştırmak yerine, Nesilsel Uzaklık ̈olçüsünü kullanarak bir durdurma kuralı tanımlıyoruz. Buna ek olarak, KAA'da farklı popülasyon miktarları, geçiş ̧operatörleri, işlem gürültüsü katsayıları ve toplam algılayıcı sayıları kullanarak elde ettiğimiz çözümleri karşılaştırıyoruz.